数据中心(IDC)即Internet Data Center，是基于Internet网络，为集中式收集、存储、处理和发送数据的设备提供运行维护的设施基地并提供相关的服务。IDC不仅是一个基础设施概念，而且是一个服务及网络的概念，它构成了网络基础资源的一部分，就像骨干网、接入网一样，提供了一种高端的数据传输的服务和高速接入服务。

然而IDC行业之中有一些痛点还需要解决，例如，数据中心维护巡检工作量大且重要、数据中心运维人员素质要求高、数据中心规划设计专业和复杂性高，常规呈现方式不直观、数据中心建设要求高，交付风险高、数据中心展厅展示传统而固定，灵活性差等。

为解决IDC行业痛点，优世联合以微软HoloLens混合现实(Mixed Reality)技术为核心，自主研发了针对数据中心场景的行业解决方案——无间云维混合现实应用 HOLO-IDC，利用微软HoloLens混合现实的特性，为数据中心提供了从初期设计、规划、建设到数据中心后期的运维、培训，再到最后的销售展示环节全业务流程的数据中心智能运维体验。

2018年6月20日，各大媒体就此产品在优世联合北京办公室采访了优世联合首席产品总监刘海涛，以下是采访实录。

刘海涛：像我刚才演示过程中提到的柴油机组的培训，相当于可以单步指引做柴油机组的检查。大家可以看到先是去看机油的油位。因为这个设备是很大的，一个房间有20个机组，然后去查看启动的电压，就是有一个启动的小电池，就跟车里面的电池一样。每一步去看应该怎么样操作，在这上线都会有一个指导。

因为更新的频率比较快，所以一般都是需要有人带，用了这个之后就会降低人员的投入量。在国外因为现在人员已经有点短缺了。这个是数据中心的展厅，在销售环节会用HoloLens去做实时展示。因为有的时候数据中心不能随便进，所以会让HoloLens去模拟。

这个实际上是我们在数据中心建设的阶段，就是做单步的检查。在这个设备，比如说这个台子要放一个机组，机组的管道是提前预埋的，但是数据中心的管道特别多，因为需要制冷和供电设备。这些管道到底准不准?就可以通过一个简单的二维码放在相应的位置，直接把这个机器虚拟部署，这样在施工过程中减少失误率。

另外一个是电池间，这个是大家刚才看到的电池间，真实的电池间是这样的。一般是跟模拟的差不多，它有设备去采集数据。之前基本上只能人进去随便挑几个电池看一看，但是其实做不了什么检测。因为我们季度检的时候会检测电池，但是需要三个人一周的时间才能检测完。

因为刚才模拟了，其实这是一个真实的环境里面做了一个高亮数据标记，大家可以看到相应的数据。如果数据有问题的话，它就会做记录，维修班组会去做检查。这个是通过深度学习的模型把风险标出来。

这个是刚才说的建筑模型，因为做数据中心一般都是用BIM去做，可以看数据。这个建筑模型设计出来之后，设计师就可以通过HoloLens工具去检查数据中心模型的每一个角度，而且可以多人去讨论。

大概这些是今天Demo的内容。

Q：第一个问题，刚才演示主要是监控铅酸电池的，现在数据中心未来的趋势是做分布式电源。这个技术手段对它是不是实用?因为锂电池本身有一套监控的系统。

刘海涛：铅酸电池实际上使用寿命是五年左右，在目前中国的数据中心超过90%的数据中心用的都是铅酸电池。实际上这个技术是在不断更迭的，像您说的锂电池是未来的一种方向，另外几种方向我们都是在探索的，除了机架内的锂电池组，还有包括飞轮用惯性去储能的方式，我们也在跟相应的公司合作、探索。但是目前物联网实际上为了解决最广泛的问题，其实这些技术并不局限于到底是锂电池还是铅酸电池，所有的电池都可以，只是更换传感器的问题。比如像锂电池的密度比铅酸电池更大，因为直接放在机架里面去供电，其实密度更大。在这种密度下，如果有相应的物联网的无线传输技术，其实可以快速应用。因为电池的传感器并不是难点，难点其实是在网络，还有平台搭建、可视化交互上，我们可以逐渐把技术稳定下来，像您说的不管将来的技术怎么发展，我们都会跟上本身监控领域的速度。

Q：咱们这一套东西主要解决的问题是看到机房里面的温度、湿度，是这些要素吗?

刘海涛：目前给您看到的两个demo，第一个是电池，电池数量是比较多的，而且是比较薄弱的环节。在运维巡检的时候需要一个工具去发现风险，因为不能三个月一检，三个月中间出问题的话也是严重事故。第二个demo的内容，实际上是想展示一种数据可视化能力，因为在数据中心巡检里面人是不可能不去巡检的，一般会用人巡检，不用机器人，或者是直接的抄数的手段，因为数据中心需要强冗余备份。在这种环境下，人如果直接去巡检的话，一个空间里面只能感受到空调出的冷风或机器散发的热气，不能具像到那一块热或冷，以及温度差了多少。带了这个设备之后，再加上传感器的矩阵，就可以看到他并不能感知到的环境。在这个场景里有问题就会有感知，或者直接报警。他就可以直观地知道这个角落有热岛，如果不去处理，机器寿命可能会下降。这是第一步，通过数据可视化变成更有利的巡检的效率提高的工具。

第二点更想做的是，或者是将来要去推向市场的产品是背后的节能技术，我们通过传感器的部署，通过运维工具的推广。实际上我们是拿到了很多背后的数据，通过这些数据就可以分析出来。当然同时我们在电网里面有能量监控的一些传感器，所以就可以直接推算或者预测，我们有各种各样的参数去进入到模型做深度训练。在训练之后，我们就可以去推测数据中心比如通过负载的变化，通过能量的变化，通过环境温湿度或者通过天气的预警预报，或者是历年环境温度的温差，这些东西全部进入模型之后就会产生一个预测。

这个预测值带来的效益，就是我们会在空调或者是冷水机组这一块做一些控制单元。在这个控制单元或者是先做一些报表，去帮助运维人员去实时调节，或者主动去调节数据中心的能量控制。达到的目的，就是我最开始的时候说的，数据中心是能耗非常大的一个产业，在这里面我们如果能做出1%，甚至是10%，甚至是40%的效率提高，就会节省巨大的能源，提高数据中心运营的效率。

Q：刚才的展示主要是巡检、质检方面的运用，还有没有一些其他应用，或者是双方的合作是在哪些方面有创新?

刘海涛：微软在混合现实的技术上已经是非常领先的了，所以我们选择的这一款HoloLens产品，也是贴合我们的实际场景能实际应用的。其实将来我们也会在更多的领域去跟微软做一个深度合作探讨。因为微软本身也是一个数据中心的使用大户，也有自建的数据中心，也有其他公司代为运维的数据中心。这里面也会跟微软进一步探讨合作的可能性，把微软的技术和我们的技术合作之后产生的新产品应用到他的数据中心里面去。因为他的数据中心也是分布在世界各地，有各种各样的条件，有各种各样的数据，也会产生不同新的场景。像您提到的锂电池的电池间，国内用锂电池用的比较少，像微软的数据中心已经开始大面积部署锂电池的电源了，所以我们会在这些方面进行更深度合作。

另外像您提到的我们还会在哪些方面做一些拓展。比如像您刚才看到的，一个是在数据中心的BIM建设方面，其实现在已经可以做到数据中心的设计师把BIM模型直接导入到HoloLens里面有一个中转的服务，然后在将来的话我们会做更多针对于数据中心的建设方面做BIM优化，比如自动的管道碰撞检测，或者是设计的评判标准，就会有自动的升级。在这里面的话，这个是我们服务的一个体系，我们叫做数据中心全生命周期服务，从数据中心建设初期比如说是一个二十年的规划，从规划开始到建设、后期运维、核心产品部署、节能服务、运维、运营、销售，这些其实是全套的解决方案的公司。

其实我们在里面每一个阶段都可以跟HoloLens的技术相互去促进，然后让它有更多的，比如说在运营这一块，因为每一个大数据中心都会有自己的展厅，一般是需要吸引大型的互联网企业来入驻的。这里面用HoloLens就很能体现我们整个服务的质量，或者是对前沿技术的把控。

比如说刚才大家看到了虚拟的数据中心空间的展示，还可以做沙盘，因为像我刚才介绍了很少的一部分冗余备份的概念，但是可以在沙盘上做展开，在每一个沙盘上告诉他这一个数据中心具体做了那些冗余备份，效率是多少，可以做非常详细的动态的混合现实的展示。

另外，我们也利用了第三方视角Spectator View展示，除了戴眼镜的人看到，其他人都可以在屏幕上看到相关的内容。这样对于销售环节的讲解都是有非常大的促进作用。

Q：这个产品主要还是应用在数据的运维方面是吗?

刘海涛：目前来讲，我们主推的是运维方面。因为像您提到的产品主要是指HoloLens产品，我们HoloLens产品定位叫HOLO-IDC，专门针对数据中心场景的一个产品。主要给大家展示的也是运维这方面的，首先HoloLens是混合现实，它是一个对现实的补充。这个设备如果脱离开人的视野是没有存在意义的，因为是一款头盔或眼镜。在数据中心里面，跟人绑定最紧密的其实就是人的巡检、月检，还有包括设备的维护，还有包括设备的维修，还有包括我刚才提到的有柴油机定期的检测。

Q：刚才提到维修这一块，产品里面有加入远程协作吗?

刘海涛：我们现在也是在跟着微软做更新，微软新出的版本有远程协作的功能，这个功能已经开始往里面加了。目前看到的是第一版产品，在柴油机组上有单步的指导。其实这也是根据数据中心的具体需求，在大型的数据中心一般会有专门的技术人员去做指导，如果有问题的话可能现场就直接用对讲机叫过来。但是随着技术的推广，我们公司也在尝试去建立SmartIDC(S-IDC)，它是更广泛分布在全国的小型化数据中心。这种数据中心的特点是节点离城市非常近，像华南区总节点离广州有七八十公里的距离，它比较远，因为供电等等不能在市中心。所以我们在市中心的范围内建小数据中心做分布式处理，为什么呢?随着将来需要更多的深度学习，包括人工智能，服务器响应的计算资源会多一些，但是同时需要快速响应。这里面从长期的战略来讲，我们会尝试去推广S-IDC的战略，在这个战略里面就不适应有一个专家在数据中心里面，有一个专家组解决问题，这样的话运维人员也会相应减少。这种时候会更多地尝试远程协助和机器人的巡检，这些东西会逐渐让人员的使用更有效率。

Q：目前检测出来有数据方面的异常，检测出来之后会提供维修的建议吗?

刘海涛：现在分为三个不同的维度，一个相当于如果检测出来异常之后，本身我们所有的手机端APP会有推送，有问题就会知道。另外是关于维修建议，目前来讲并没有做SOP，在数据中心现在像我刚才说的大型数据中心的环境只要有异常，就会有一个专家组过去维修。另外一个是像电池的问题，内阻的变化并不能直接说明电池组不能放电了，刚才我也说了电池本身的状态检测也是通过深度学习的模型来算出来的。我们在巡检的时候放的这个报警，并不是真正的说电池已经马上起火了，或者放电出现问题了，它是一种深度学习之后筛选出来概率非常高的risk，它不适用与SOP，而是更适用于检测。它还会有一些专门用于检测电池的设备，这个设备会把高风险的设备通过我们的筛出来，然后它用设备做自己的那一套检测。像SOP和这个结合也是比较容易做的，像我们柴油机组其实就是一个SOP只不过不是用在维修的场景，而是用在月检的场景，现在的效果是需要的。我们只是在risk的方面做了一个提升。

本身数据中心就已经能达到3个9或4个9的SLA，我们通过这个之后更是确保了万无一失。

Q：SOP什么意思?

刘海涛：相当于现场指导的步骤指引。

Q：您刚才说到向相当于远程协作，通过HoloLens怎么做?

刘海涛：目前有很多种不同的实现方式，微软自带的是跟Skype做绑定，在这里面运维人员在Office365上有自己的账号，通过Skype可以开群组会议、视频会议，也可以单点P2P沟通，这都是可以做到的。

目前HoloLens上面的应用还有一些技术，就是可以做到更虚拟化的远程协助，可以把人直接远程放到这个场景里面来。但是会建立一个虚拟的avatar在你旁边，包括这个人的动作、眼神指向方向都可以做虚拟模拟，就可以相当于你们在一起在一个全息的场景上的复现，这些都是可以实现的。

Q：现在你们真的替百度做运维了吗?

刘海涛：像大型互联网公司不一定是百分之百自建机房，百度可能在北方地区自建机房会比较多，但是在华南地区，像那个节点是一个电信节点，但是电信节点的实际建设方或运维方都是我们这边在做运维服务。从资产层面或实际的运营层面，实际上我们在提供背后的技术。在这个里面，我们不拥有百度的机房，但是我们会给他提供动力环境。相当于百度会定制自己的机架或服务器，但是我们提供了整个的园区、环境。

Q：现在这套方案已经在实践中使用了?

刘海涛：已经在用了。

Q：除了百度，还有其他的吗?

刘海涛：因为目前这套技术在逐渐推广，我们目前在深度绑定的场景是在华南区的主节点。同时现在在广东的其他城市比如肇庆，以及武汉正在逐步地部署物联网设备。

Q：像大型的数据中心大概的有哪些痛点，像混合现实有哪几个维度可以解决像您提到的巡检、培训、远程指导等等?包括材料里面提到还到微软总部去进行深度交流，在未来应用的极限事件中可以达到哪个层次?混合现实在数据中心能够发挥到什么程度?我刚才看到通过HoloLens巡检电池的故障率下降到90%，这个怎么能够实现?

刘海涛：首先说一下痛点，包括您刚才问到的电池问题是比较相关的。数据中心一般是拥有上千机架规模的综合性的场地，在这个场地里面需要提供相应的动力环境，需要机架上所有的服务器都得到相应的温湿度、相应的供电。在这里面就会产生大量的冗余备份的基础设施。这些基础设施本身存在，除了提高了数据中心的稳定性，同时也增加了额外的风险。像电池，刚才有一些讨论关于铅酸电池和锂电池的技术，目前国内大部分的电池是大型铅酸电池去做UPS的备份电源。

在这里面，一个大型数据中心需要用到1万块以上，就是10K量级以上的电池。在这种电池的规模下，其实电池所产生的风险并不小于断电带来的故障率。你必须要给他做电源的冗余备份，但是同时要防范电池本身产生的风险。一个是电池是否能够放电，为什么电池风险比较大呢?因为电池只有整组的时候才能工作，如果有一块电池产生问题整组可能产生放电能力问题。

另外是电池本身有一定的不稳定性，所以在这个里面电池的风险是比较高的，但是在真正的现实数据中心运维场景里面，比如说电池是属于数量比较庞大的设备，所有的设备要不然体积很大，要不然数量很多。在数量很多的环境下，运维人员每天进行7X24的巡检，每走完一个流程，像南沙是需要4个小时的时间。4个小时需要走过所有的检查点，各种各样的设备环境都需要去看一遍，这个时候就不可能把每一个电池都去检查一遍，检查一遍的成本非常高。现在实际运营中产生的结果是只能挑几块可能有问题的电池，但实际上是没有依据的，也就是通过手摸一摸电池的温度变化，拿温度枪去扫就非常费时间了，但是这个完全覆盖不到千分之一的概率，而且手也不准。现在通过物联网技术做了全面监控，让他在环境里面对所有数据做准确上传。

我们做的物联网设备跟其他的数据中心解决方案全都是无线化传输，也有自己针对高密度传输接口的传输协议。在基础设施搭建好之后引入了HoloLens工具，这个工具做到的是数据中心本身是一个高度冗余备份的环境。人在这个环境里面做巡检也是相当于是对动力环境上传数据的冗余备份，因为人是相当于非常综合的传感器设备。人在这里面发现任何异常都可以上报，有维修人员来检查。在这里面如何放大人的能力，这时候引入了一个工具就是增强现实的工具。这个工具实际上可以把所有的数据作为一个综合新的可视化，比如说之前进入到一个电池间面对的是一万块电池，这些电池不可能对每一块去查。即使在上面有一个手机的APP去看每一个列表，这一万个列表到底哪个有问题，对具体定位位置也是非常困难的。有了增强现实的技术，戴上头盔就可以综合处理，所有的风险点都是跟空间做结合的。包括所有的数据都是在每一个电池上有面板，他可以详细查看这块电池有风险，这组电池的其他电池有许多问题?所有的跟地理位置或者空间位置深度绑定的数据，包括最后可视化的呈现，都是相当于是对运维巡检人员能力的极大的提升。

另外一个问题是您问到关于我们去美国和微软去做深度的交流，确实我们在全球也是第一家专注于做数据中心解决方案的合作伙伴。因为微软在运营数据中心方面也有非常多的经验，我们在美国跟他们交流，就会发现美国的痛点和中国有一些类似的地方，但也有不一样的地方。像我刚才说到的，比如说柴油机组的单步的指引，其实在中国数据中心的运维行业算是一个人员更新率比较高的行业，但是不会出现人员配置不足的情况。但是在美国，现在已经出现了运维人员跟不上了，流失率比较高。在这个行业里面，比如说像我刚才操作的柴油机组，每半个月都要去启动一次。一个数据中心可能有上百台大型的机组，启动一次就需要耗费1吨的柴油，这光是一次测试。这里面包括设备的成本，包括测试的成本都是非常高的。如果新补充的运维人员，因为在美国是需要mentor去带，如果没有去带的话，这种设备是属于成本高，另外一种设备是危险系数高，因为是不同的电站过来的10万伏的电压，这些变电设备的操作检查如果没有mentor的话会有非常大的风险，现在美国已经出现了mentor不足的情况。

在这里面也深度去探讨了这个场景，包括刚才问到的远程协助，比如说像我刚才说的现场复原，这都是在美国和相应的提供技术方案的公司，包括和微软一起开的圆桌会议。如果这个产品推向美国之后会有哪些场景，如何去实现，如何有合作伙伴一起来把这个事情实现，这都是当时去讨论的一个成果。

Q：运维培训这一块，刚才展示的柴油发电机组，除此之外还有其他的案例是现在已经做的吗?

刘海涛：柴油机组相当于是目前使用频次比较高的案例，因为柴油机基本上属于月检、年检必须要做的。另外一个是针对的风险比较高的像高压电池电压设备，这个做了培训，但是HoloLens也可以去增强效率或者是提高安全系数，在这些方面肯定是我们第一位要做的东西。将来我们可能会覆盖更多的场景，但是首要现在要解决的一个是高成本，一个是高风险。

Q：怎么去解决柴油机和变电器的问题?

刘海涛：所有的运维人员入职之后会有一周的培训，一周的培训之后会有一个月的缓冲期，这个缓冲期相当于不能独立去作业，mentor都会去带的。这个要做的是把所有培训的内容都对应到实体的上，每一个设备都有一个marker，到月检了他过去扫，扫了之后我们识别了设备去点月检，然后把月检在设备上投放出来，而且是单步的，每一步做完之后会检查一下再进入下一步。这样的话每一步的顺序，包括按钮的位置，包括在检查油尺的尺标，还包括所有的参数和查看需要记录的数据，我们都会在实体设备上单步去做相应的标明。

Q：每一个设备都会放二维码?

刘海涛：对，我们刚才把数据中心里面所有的设备都是在三维的模型里面都有，这些模型就会直接加载。相当于二维码标明的实际上是一个位置或者是标尺的比例，这样就会把模型直接套在相应的位置，然后开始播放一个单步的动画。

中国电子报：刚才您提到通过人工智能的技术在改变，其实更多的是自动化、智能化的实现。像混合现实这种更多是靠人，如果说把这两结合以后，是不是自动化的东西会越来越多，人会产生什么作用呢?

刘海涛：其实我们做数据中心的场景就是这样，我们也考虑到用更多的机器人去代替人的巡检，但实际上数据中心是不能没有人去维护的。因为数据中心不像是一般的自动化的流水线，生产出来之后比如有停产风险，停产风险最多是造成一定的经济损失，但数据中心是不能允许出现数据中断或者是电力中断的。比如说在南沙的节点IT设备投入量是40个亿，如果出现了中断之后，设备出现了巨大的损害，这个经济成本不是生产停产的成本可以估算出来的。在这里面还要包括后面比如百度、京东依托的服务产生的各种中断，这个是层级放大的。这里面不能允许产生任何的问题，就像我说的数据中心的设计都是极其严格的冗余备份，是N份备份，至少做到2N+1才能达到T4的标准。

人在这个环境里面是不会被剔除掉的，人是一个非常综合的传感器，可以记录昨天发生了什么，可以记录一年前发生了什么。比如这个地方听到的噪音为什么比之前大?我就觉得这里有问题，就会去查。在这里面巡检机器人也可以做到一部分，比如有一百种传感器，可以看各种参数。背后也有AI的东西，最终能不能替代人?在目前这个阶段，我觉得还做不到，或者数据中心不会让它直接替代做巡检。

像您说到的AI技术和增强现实技术和人是怎么样的结合关系?其实并不是为了做到更加的自动化，因为数据中心的目标不是自动化，这个不是首要目标。当然从降低运维成本的方面可以去这样考虑，但是这个成本的节约并不能带来巨大的效益，带来巨大的效益实际上是能源的节约。在能源的节约方面，我们也是会走的比较慎重。能源节约的方法大家也可以想得到，比如像Google做AlphaGo的DeepMind做数据中心的节能，一直做预测和实时动态调节，让数据中心供电能量去做非常快速的实时调节。Google号称是能节约40%额外的电力和能耗，除了电力设备之外会降低40%的电力消耗。我们也会在这个方向做相应的探索。

在人、AI和HoloLens结合的方面，我们将来会有更多的技术参数或者是可视化的数据引入，在AI的分析结果上面。比如说在AI的结果方面，可以让它知道整个数据中心，或者是当前机房运行的状态。比如一开始不会直接介入空调的控制单元，有可能会给人一个建议，就是在巡检的过程中可以实时去调节。因为现在做到的只是每天期来看一下温度，然后再看一下数据中心状态，或者是去调一个数，这个数据中心可以一天运行下来的。如果借助人和AI的结果，可能可以动态地去调节，可以有更多自己的方法去调节数据中心的供电和制冷，这样先逐步做到节能，就是在人可控环境下的节能。

Q：跟微软除了合作HoloLens，在人工智能上有合作吗?

刘海涛：深度学习也是分不同层级的，我们在后台大的模型算法，现在是用自己的一个大的模型。但是随着边缘计算的普及。现在会把很多的处理能力放在HoloLens上。AI平台是大势所趋，微软的包括Windows平台，包括以后将来要出的各种工具的整合，都会向AI的方向去进化。在这里面相信HoloLens本身的计算能力、AI的扩展能力会得到极强的增强。比如说刚才看到的温度的点阵如何变成热力图谱，都需要模型去生成，甚至可以推算整个空气的流动方向、流速，这些东西都是可以通过AI去生成的。我们可以首先把一部分不需要后台去繁重处理的人工智能的一些算法推演到HoloLens平台上，HoloLens平台具有了这些能力之后，我们一定会利用边缘计算的能力去生成这些东西来降低服务器本身的负荷。我们服务器后台算法主要是集中在对历史数据的分析和整体的在节能方向上做的模型上的积累。

Q：为什么要选HoloLens?我感觉目前来看，比如说电池的诊断，包括温度湿度，这些东西目前来看不太需要非得是HoloLens，就是通过电脑有网线，完全可以把位置信息标出来，再去找位置信息也可以实现。

刘海涛：我们在那个屏幕上也可以实现，但是为什么是HoloLens?就是我们在数据中心场景不能脱离人。脱离人的话实际上就不是数据中心的场景了，在有的场景下如何增强人的能力，或者如何把人的能力和数据的能力结合在一起，所以我们选择HoloLens相对来说是比较平衡，或者是结合点比较完美的设备。这个设备既增强了人的能力，又有网络传输或者是平台展现的能力，可以让数据和人做一个深度整合。在这个点上，至少数据中心场景是我们认定用HoloLens是一个非常有效率的生产工具的先决条件。

Q：没有它哪些东西做不到?

刘海涛：没有它的话，人员进去还是摸电池的温度。

Q：不用摸啊，现在有那么多传感器完全可以传输。

刘海涛：因为数据中心不像您想象的，比如说就咱们这一个房间，它是一个园区，一个园区全是一个数据中心。每一个设备在的位置都是有信息的，而且设备的空间尺度是非常大的。像柴油机组跟我们房间是一样大，这么大的尺度下又产生无数的数据，最直观的方式就是在空间位置产生数据，并且做数据的可视化展现，也就是在人、在这个空间的环境下。并不是人拿一个手机的小屏，把整个空间的数据都看到，一眼能看到的设备就是增强现实设备，这是效率非常高的一个工具。

Q：混合现实的特点就是您选择这个平台合作的首要原因吗?

刘海涛：目前来讲，一个是微软的产品相对来说是非常稳定的状态，另外一个就是目前在混合现实的设备里面，我们觉得相对来说表现比较均衡，并且能提供大量的扩展服务，还有包括我们在美国能够跟微软做深度交流，对我们业务产生巨大的推进作用的整体，相当于是一个综合的考虑，其实微软应该是我们目前来讲最好的合作伙伴。

Q：您在合作中是怎么样来合作的?

刘海涛：微软一般和混合现实合作伙伴，微软提供的是背后整个平台，还有包括前端的设备。我们合作伙伴实际上是深入场景，在深入场景中如果有技术解决不了的问题，我们也会报给微软，微软会在新的产品迭代，或者是自己有一些创造性的实验结果也会提前返还给合作伙伴，保持了我们在这个领域能够扎到最深的深度，能够产生最好的结果。

主持人：线上是HoloLens合作伙伴的负责人，她也想针对这个问题再补充一下。

微软：刚才这位媒体朋友问到关于HoloLens对合作伙伴的支持，其实你会看到我们在全球有一个叫微软混合现实技术认证的项目，项目主要是能够帮助我们在技术领域上可以去提升合作伙伴的职能，前提是他们已经具备了一定的实力，包括已经落地了很多案例。像刚才海涛给大家阐释的，在IDC的全生命周期的管理方案当中，怎么做一个智能数字化的IDC。

在合作伙伴获得了这个认证之后，其实跟微软的合作才刚刚开始，我们不仅是从技术，从市场、销售、品牌形象等等，都会全方位给到合作伙伴支持。我特别想要强调的是技术支持这个领域，我们每个获得混合现实认证的合作伙伴，他们都会有一个直通道，直通道可以直接对接到HoloLens在总部的研发团队，这个研发团队会直接根据合作伙伴提交的基数上的分析给予快速的回应。同时获得认证的合作伙伴，他们也会优先拿到我们对新研发的HoloLens的性能测试，在Build上发布的HoloLens的两个新应用，这些在对外的时候其实合伙伙伴已经优先做了测试。我们希望合作伙伴在他们擅长的技术领域对应行业的know how，我们可以提供全方位的支持。

Q：你们在把数据中心跟混合现实结合的过程当中，觉得现在还有什么难点?

刘海涛：大家一想到混合现实技术，都是想到的是一些可视化的东西。我们在做的探索，最主要的一点不是在数据中心里面做的有多么深入，或者这个领域有多么需要混合现实深度的绑定。但是这个场景一旦加入了我们的物联网的技术之后，就会产生非常大的效率的提升。我觉得我们目前这个阶段，HoloLens这个产品或者说MR的平台也是在不断进化，我们相信将来会变得在工业场景里更加易用或可用性更高。

目前来讲，我们这边解决最大的问题都是在无线传输方面，在物联网的搭建方面。比如像我刚才提到的，我们这个电池的场景在一个一百平米的房间有一千个立体的节点，我们需要做到无线的传输和快速的部署。这里面所有当前的无线通用的方案，包括蓝牙、zigbee等等都是做不到高密度碰撞的避免，在这里面我们自己去研发了自己的协议，去做到高效的、高密度的传输。在解决了这些问题之后，我们才能在一个相对来说狭小的空间里面做一个高密度的数据展示，才能通过HoloLens去呈现出来数据所带来的具体的信息量。我觉得在这方面，可能是我们现在目前来讲去投入精力最大的一个方面。

Q：现在NB-IOT、LoRa这些都不能用，必须要自己研发的吗?

刘海涛：我们在研发的初期也会考虑到跟物联网的合作，包括一些公司和平台。但是物联网相对来说是一个比较宽泛的概念，像您提到的NB-IOT包括跟NB-IOT比较主流对应关系的是LoRa，这是我们已经采用的方案。您刚才看到的包括温湿度传感器，包括网关都是LoRa设备。我们在LoRa投入了大量的精力应用到数据中心里面。像我说的个别的场景，并不是考虑在高密度，比如在一百平米的一千个节点，并不是在通用的物联网环境下，所有的协议不是针对这个环境做过优化的。我们在一些复杂的场景，就是真正在数据中心里面会面对问题的场景里面，我们会去做进一步的设计。这里面我们并没有完全放弃LoRa。您刚才可能没有看到设备展示，我们有一个小的中继器，把我们一个高密度的协议转化成LoRa，再通过LoRa到网关，我们网关使用了目前使用率最高的互联网协议。但是下面具体采集的地方，就会针对某些场景做一些优化，这样保证这个数据整个从前到后稳定的数据通路。

Q：对于HoloLens本身的通用性、易用性方面，有一些需求吗?有哪些期望?

刘海涛：因为微软的产品是一直保持高速的迭代，所以我们并不担心现在有任何的问题或者是其实并没有去关注现在有没有问题。大家刚才看demo的时候已经非常可用了，可能在下一步如果再轻一点，或者跟头盔结合一下，可能让环境使用起来更加顺畅。我们在这一点上并没有太多的担心，而且微软的迭代速度或者研发能力肯定是能够跟我们保持一个非常好的态势。

Q：您的这个产品的市场前景怎么样?我其实是有一些担心，感觉现在有点前卫。

刘海涛：数据中心也是分不同的等级，我们现在这款产品针对的是最高等级T4的数据中心。其实我们现在新建的数据中心都是最高等级的，因为互联网也是在逐渐向巨头企业在靠拢，巨头企业建立数据中心会有相对来说比较高的标准。

Q：互联网是T3，金融才是T4。

刘海涛：这些产业都是在集中向头部企业发展的，我们越来越广泛分布的数据中心的标准也会不断提高。在我们这里面，像您说的比如有可能T3、T2、T1的机房不需要这种设备，或者去推广的话都会非常困难。因为可能在这里面会想到底用不用智能手机，用了这个设备可能还要再做培训。但是在T4的标准上都不是困难，因为在T4上想产生差异化竞争，我们实际上解析了各种设备的不稳定，还有包括T4标准2N+1冗余备份下不能解决的问题。我们相信这个产品在T4领域上一定会更加往前去深入发展。

Q：跟微软合作是怎么收费的?微软是卖头盔，还是怎么收费的?

刘海涛：微软把HoloLens已经定位为一个工业化的生产工具了，我们实际上相当于是一个双赢的合作。我们会在这个领域里面得到更多的在微软平台或在设备上的支持，包括技术上更新的支持。在这个领域里面，微软相当于有不同领域的合作伙伴去深入把这个技术，或者把这个产品推广到行业内，让它真正成为一个从概念化的工业产品变成了一个实际使用化，非常广泛应用的工业生产工具。我们在这个里面，实际上双赢的一个步骤，我们可以通过微软的技术帮助让我们走的更远，让微软通过我们领域的不同合作、不同领域的推广，让这个产品真正走向实用，或者走向市场。

Q：您之前说在广州和武汉做了网络部署，您之后的一系列市场推广的战略还会有哪些城市?

刘海涛：我们集团本身的主营业务是做数据中心，首先会随着我们业务的扩张和扩展，会不断地向全国各大节点做产品迭代和推广。另外，我们在自己的高等级数据中心做过产品的稳定化测试验证之后，可能会把它品牌化，变成数据中心运维的新物种推向市场，这可能是我们长期战略的步骤。

Q：你们公司最主要的营收是什么?

刘海涛：就是我们提供的是全方位的数据中心从设计到建设、运维、运营的服务。你所在的北京的这一块是我们的研发中心，相当于我们在这些主要的服务上面通过物联网，通过云平台，通过AI技术，然后通过我们的MR技术，会让这个数据中心产生更多的增值的价值。